python cv2.SSIM

`cv2.SSIM` 是 OpenCV (Computer Vision Library) 中的一个函数，它用于计算两幅图像之间的结构相似度（Structural Similarity Index, SSIM）。SSIM是一种常用的图像质量评估指标，主要用于比较两张图片的视觉一致性，尤其是在压缩、噪声去除等处理后。相比于像素级别的差异（如均方误差 MSE），SSIM 考虑了亮度、对比度和结构三个方面的信息，因此更能反映人类对图像感知的质量。

该函数接受两个输入图像，返回一个介于 -1 到 1 的值，其中 1 表示完全匹配，0 表示没有任何结构相似性，而负值表示结构上存在较大的差异。在Python中使用 `cv2.compareHist()` 函数之前需要先通过 `cv2.resize()` 或其他方法将图像调整到相同的尺寸，因为SSIM 对于大小不同的图像有特定的要求。

import cv2

# 计算图像A和B的SSIM
image_A = cv2.imread('image_a.jpg')
image_B = cv2.imread('image_b.jpg')

if image_A is not None and image_B is not None:
    # 可能需要调整图像大小，使其高度和宽度相同
    resized_images = [cv2.resize(img, dsize=(None, None), fx=1, fy=1, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) for img in [image_A, image_B]]
    
    ssim_score = cv2.compareSSIM(resized_images[0], resized_images[1])
    print("SSIM Score:", ssim_score)
else:
    print("Error loading images.")